要快速的创建和维护自己的大模型训练库，你需要一个比较详细的学习计划，这个计划可以分为几个阶段：

阶段一：基础建设

1. 数学基础：

   • 线性代数：矩阵运算、特征值和特征向量。
   • 概率论与统计学：概率分布、期望、方差、贝叶斯定理。
   • 微积分：导数、积分、梯度和链式法则。

2. 编程能力：

   • 学习Python或R，以及其他数据科学相关的库，如NumPy、Pandas。

3. 机器学习理论：

   • 学习基本的机器学习算法，如线性回归、决策树、随机森林。

4. 数据预处理：

   • 学习数据清洗、特征工程、数据归一化等。

阶段二：深入学习

1. 深度学习基础：

   • 理解神经网络的基本结构，包括前馈神经网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。

2. 深度学习框架：

   • 掌握TensorFlow、PyTorch等深度学习框架的使用。

3. 模型训练与评估：

   • 学习如何训练模型，包括损失函数、优化器、反向传播等。
   • 学习模型评估指标，如准确率、召回率、F1分数。

阶段三：高级主题

1. 模型优化：

   • 学习超参数调优、模型正则化、梯度下降的不同变体。

2. 高级机器学习算法：

   • 学习支持向量机(SVM)、强化学习、聚类算法等。

3. 大数据处理：

   • 学习使用Hadoop、Spark等工具处理大规模数据集。

4. 并行计算与GPU编程：

   • 了解如何利用GPU加速模型训练。

阶段四：实践与项目

1. 项目实践：

   • 参与Kaggle竞赛或个人项目，将理论应用于实践。

2. 代码管理：

   • 学习使用Git和GitHub进行版本控制和代码管理。

3. 模型部署：

   • 学习如何将训练好的模型部署到生产环境。

阶段五：持续学习与研究

1. 阅读研究论文：

   • 跟进最新的机器学习研究，阅读并理解相关论文。

2. 专业会议和研讨会：

   • 参加相关的行业会议，如NeurIPS、ICML、CVPR。

3. 社区贡献：

   • 在Stack Overflow、GitHub等平台上贡献代码或解答问题。

4. 伦理与法律：

   • 学习数据隐私、模型偏见和伦理问题。

阶段六：建立自己的训练库

1. 数据收集与管理：

   • 学习如何收集、存储和管理大量数据。

2. 模型构建与训练：

   • 开始构建自己的模型，并进行训练。

3. 库的维护与更新：

   • 学习如何维护和更新你的模型库。

4. 性能监控与优化：

   • 学习如何监控模型性能，并进行必要的优化。

5. 文档与教程：

   • 为你的库编写文档和教程，方便他人使用。

6. 反馈与迭代：

   • 收集用户反馈，不断迭代和改进你的模型库。

这个学习计划是循环的，随着技术的发展和个人经验的积累，你可能需要不断回顾和更新你的知识库。此外，实践是学习过程中的关键，因此不断地动手实践和解决问题对于掌握这些技能至关重要。